Vai trò của hệ thống thông tin hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh thông minh

VAI TRỊ CỦA HỆ THỐNG THƠNG TIN HỖ TRỢ
RA QUYẾT ĐỊNH TRONG KINH DOANH THƠNG MINH
ThS Lâm Hồng Trúc Mai
ThS Trương Xn Hương
Trường Đại học Tài chính – Marketing
Tóm tắt: Hệ thống thông tin hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh – một loại hình đặc
thù của hệ thống thông tin – ngày càng được triển khai ứng dụng tại nhiều doanh nghiệp
dưới hình thức các hệ thống kinh doanh thông minh (Business Intelligence) hoạt động độc
lập hoặc triển khai như một phân hệ nhằm khai thác sức mạnh quản lý và cơ sở dữ liệu tập
trung của hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (Enterprise Resource Planning –
ERP). Bài viết sử dụng các phương pháp nghiên cứu định tính và phân tích trên dữ liệu
thứ cấp nhằm làm rõ đặc điểm, các thành phần cũng như vai trị quan trọng của hệ thống
thơng tin hỗ trợ ra quyết định đối với việc quản trị kinh doanh của các doanh nghiệp trong
bối cảnh bùng nổ của công nghệ thơng tin và chuyển đổi số.
Từ khóa: hệ thống thơng tin (Information System), hệ hỗ trợ ra quyết định (Decision
Support System), kinh doanh thông minh (Business Intelligence)
1. Giới thiệu: Từ dữ liệu đến thông tin và tri thức
Dữ liệu được hiểu là những dữ kiện, số liệu phát sinh từ các hoạt động nghiệp vụ hằng
ngày bên trong một tổ chức, doanh nghiệp. Dữ liệu được thu thập, lưu trữ và quản lý bởi
các hệ thống thông tin. Từ đó, những thao tác tổng hợp, tính tốn, hay tìm kiếm, thống kê
được thực hiện trên dữ liệu để rút trích các thơng tin hữu ích, phục vụ cho nhu cầu thơng
tin từ các quy trình nghiệp vụ cũng như các báo cáo kiểm soát nội bộ. Dữ liệu và thơng
tin lại tiếp tục được phân tích, đánh giá và kiểm định để đưa ra những giả thuyết đã được
kiểm chứng, phát hiện những quy luật hữu ích trên dữ liệu và thông tin; và các giả thuyết,
quy luật này được vận dụng như những tri thức cho nhà quản trị khi ra các quyết định trong
kinh doanh.
Hình 1 bên dưới minh họa kết quả của một quá trình phân tích từ dữ liệu kinh doanh
của hai sản phẩm hoặc hai nhóm sản phẩm. Kết quả này cho thấy có sự tương quan giữa
doanh số hai mặt hàng này khi phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ. Dữ liệu bán hàng
có thể được thu thập từ các đơn hàng bán ra hàng ngày (dữ liệu), tiếp theo các thơng tin cần
quan tâm sẽ được rút trích và tính tốn, thống kê, chẳng hạn thơng tin về doanh số trung

bình theo ngày của từng sản phẩm cần quan tâm. Giả thuyết về sự tương quan có thể được
kiểm định từ các tập dữ liệu kiểm thử, và nếu đạt được một độ tin cậy và độ phổ biến nhất
- 223


định, sẽ được đưa vào ứng dụng như một tri thức cho nhà quản trị khi ra quyết định trong
kinh doanh.

Hình 1. Minh họa phân tích tương quan trong doanh số tiêu thụ của hai sản phẩm.
Trục hoành và trục tung lần lượt thể hiện doanh số của từng sản phẩm. Các điểm nút
là các bộ số liệu được thu thập theo định kỳ hàng ngày hoặc hàng tháng, hàng quý.
Một tri thức khác cũng có thể được phát hiện trong q trình phân tích dữ liệu kinh
doanh của các sản phẩm đang được quan tâm. Đó là sự phụ thuộc trong thói quen tiêu dùng
của khách hàng. Thói quen tiêu dùng được hiểu ở đây là những tri thức có dạng “Nếu có/
khơng mua sản phẩm/nhóm sản phẩm X thì sẽ có/khơng mua sản phẩm/nhóm sản phẩm
Y”. Hình 2 bên dưới minh họa bảng số liệu được sử dụng như thơng tin đầu vào của q
trình phân tích.

Hình 2. Minh họa một bảng số liệu thu thập dữ liệu từ các đơn hàng. Cột đầu tiên là
mã đơn hàng, các cột còn lại cho biết sự hiện diện của sản phẩm có trong đơn hàng.
Mỗi dịng mơ tả về một đơn hàng (thể hiện một lần mua sắm của một khách hàng).
224 -


Từ bảng số liệu ở Hình 2, các tri thức được phát hiện có dạng: “Nếu khách hàng mua
trứng, thường sẽ mua thêm dầu”, với một độ tin cậy và một độ phổ biến được tính tốn cụ thể.
Việc xác định được các tri thức như trên sẽ rất có ý nghĩa đối với nhà quản trị khi cần
phải đưa ra quyết định trong các tình huống như: xây dựng kế hoạch nhập hàng; sắp xếp
hàng trong kho, nơi trưng bày; lên kế hoạch quảng bá sản phẩm, các chương trình khuyến
mãi,... Trong trường hợp bảng số liệu trên có rất nhiều dòng và rất nhiều cột (như dữ liệu

kinh doanh trong một năm của một siêu thị chẳng hạn), thì việc xác định được các qui luật
như trên là khơng dễ dàng. Hơn nữa, thói quen tiêu dùng của khách hàng có thể thay đổi
tùy theo đối tượng với các tiêu chí phân loại như khu vực địa lý (quốc gia, vùng/miền), độ
tuổi, giới tính, thu nhập, vai trị trong gia đình,…
Để tổ chức và quản lý hiệu quả dữ liệu từ đó cung cấp các chức năng khai thác thông
tin, tri thức phục vụ cho việc quản lý và quản trị trong một tổ chức nói chung và doanh
nghiệp nói riêng, khái niệm hệ thống thơng tin hỗ trợ ra quyết định được đặt ra như một giải
pháp phù hợp trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của hạ tầng cơng nghệ thơng tin, Internet
và điện tốn đám mây ngày nay. Phần tiếp theo của bài viết phân tích về khái niệm hệ thống
thơng tin hỗ trợ ra quyết định và ứng dụng trong quản trị doanh nghiệp dưới hình thức của
một hệ thống kinh doanh thơng minh (Business Intelligence – BI).
2. Hệ thống thông tin
Cùng với sự phát triển vượt bậc của công nghệ phần cứng máy tính cũng như cơ sở hạ
tầng viễn thơng trên tồn thế giới, ngày càng có nhiều tổ chức quản lý, doanh nghiệp triển
khai áp dụng hệ thống thông tin, dựa trên nền tảng công nghệ thông tin, vào trong công tác
quản lý ở mọi cấp độ từ các bộ phận tác nghiệp đến trung tâm điều hành cao nhất, mà ta
tạm gọi các hệ thống này là Hệ thống thơng tin. Đặc điểm lợi ích tiêu biểu của một doanh
nghiệp khi đã triển khai tốt Hệ thống thông tin chính là khả năng ln chuyển thơng tin
trong tồn bộ doanh nghiệp cũng như khả năng tổng hợp thông tin mới từ dữ liệu (Ahmad,
2011; Power, 2016), từ đó giúp nhà quản lý có thể kiểm sốt cơng việc một cách dễ dàng,
chủ động nắm bắt, dự báo rủi ro và có nhiều cơ sở để đưa ra các quyết định tối ưu trong
điều hành doanh nghiệp.
Hệ thống thông tin được ví dụ ở trên đóng vai trị thu thập và tổ chức lưu trữ, khai thác
các dữ liệu bán hàng hàng ngày, từ đó cung cấp các tính năng phân tích dữ liệu theo thời
gian thực từ cơ sở dữ liệu trung tâm. Do đó, nhà quản lý có thể lập tức quan sát, theo dõi và
phân tích kịp thời sự tương quan biến động trong sản lượng tiêu thụ hoặc doanh thu giữa
tất cả các mặt hàng, từ đó, có thể đưa ra các quyết định kịp thời trong các mảng nghiệp vụ
như: lên kế hoạch nhập hàng, cân đối nguồn hàng giữa các kho, điểm tiêu thụ,...

- 225

Ngày nay, hệ thống thông tin được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: giáo dục, thương
mại điện tử, kế toán tài chính, hệ thống thơng tin địa lý (GIS), quản lý doanh nghiệp, hệ
thống thông tin sức khỏe,...
Một số hệ thống thông tin quản lý tiêu biểu:
– Hệ thống quản lý nhân sự,
– Hệ thống thơng tin kế tốn của một doanh nghiệp,
– Hệ thống quản lý kinh doanh,
– Hệ thống quản lý sinh viên của một trường đại học,
…
Với qui mô của các doanh nghiệp Việt Nam ngày càng phát triển, việc chuyên nghiệp
hóa các hoạt động tổ chức, quản lý đang là các vấn đề cấp bách cần phải được giải quyết
để doanh nghiệp có thể thực sự hội nhập và phát triển lên một tầm cao mới. Ngày càng có
nhiều doanh nghiệp trong nước nhận thức được tầm quan trọng và chấp nhận đầu tư triển
khai các hệ thống thơng tin tích hợp dựa trên nền tảng của Công nghệ thông tin như Hệ
thống hỗ trợ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP – Enterprise Resource Planning),
Hệ thống quản lý chuỗi cung ứng (SCM – Supply Chain Management), Hệ thống quản lý
mối quan hệ nhà cung cấp (Supplier relationship management – SRM), Hệ thống quản lý
mối quan hệ khách hàng (CRM – Customer Relationship Management), Hệ hỗ trợ ra quyết
định trong kinh doanh,...
3. Hệ thống thông tin hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp
Trong kỷ nguyên bùng nổ công nghệ thông tin ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh
mẽ của các phương pháp khai thác thơng tin tồn cầu, như truyền hình, Internet,… việc
quản lý và khai thác thông tin là hoạt động nghiệp vụ quan trọng, đóng vai trị quyết định
đối với mọi đơn vị, tổ chức, và đặc biệt là các doanh nghiệp, không chỉ là thông tin liên
quan trực tiếp đến các hoạt động nghiệp vụ, mà cịn là thơng tin liên quan đến toàn bộ lĩnh
vực mà doanh nghiệp đang hoạt động.
Đứng trên góc độ nhà quản lý, có thể phân loại hệ thống thông tin theo các loại sau: hệ
thống xử lý tác nghiệp, hệ thống thông tin quản lý, hệ hỗ trợ ra quyết định và hệ hỗ trợ điều

hành. Trong đó, hệ thống xử lý tác nghiệp bao gồm các bộ phận, phòng ban, đơn vị trực
thuộc tham gia trực tiếp vào các hoạt động nghiệp vụ diễn ra hàng ngày của doanh nghiệp;
hệ ra quyết định/hệ hỗ trợ điều hành bao gồm các cấp lãnh đạo (CEO – Chief Executive
Officer), đóng vai trị tổ chức, lãnh đạo, đưa ra các quyết định quan trọng trong việc điều
khiển các hoạt động mang tính chiến lược; và hệ thơng tin đóng vai trị tổ chức quản lý và
226 -


phục vụ truyền tải, khai thác thông tin cho các hệ cịn lại. Hình 3 minh họa cấu trúc ba hệ
thống của hệ thống thông tin trong doanh nghiệp.
Hệ hỗ trợ ra
quyết định

Dữ liệu

Dữ liệu

Thu thập

Hệ thống
thông tin

Thu thập

Hệ thống
tác nghiệp

Hình 3. Mơ hình hệ thống thơng tin trong doanh nghiệp
Đối với hệ tác nghiệp, nhu cầu được cung cấp và khai thác thơng tin thường gồm:
– Tìm kiếm, tính tốn trên số liệu,

– Phân tích số liệu để lập danh sách báo cáo, bảng biểu thống kê phục vụ cho các
bước nghiệp vụ.
…
Đối với hệ hỗ trợ ra quyết định, nhu cầu khai thác thông tin được thể hiện ở mức cao
hơn và tổng quát hơn (thường mang tính thống kê dự báo):
– Phân tích số liệu để kiểm định, đánh giá về tính hiệu quả, hay độ tin cậy của một
nhận định then chốt trước khi đưa ra quyết định.
– Khảo sát trên lượng thông tin, dữ liệu lớn hay cực lớn để khám phá, tìm ra các nhận
định mới, mà trước đây, nhà lãnh đạo doanh nghiệp không hoặc không thể nghĩ đến.
Hệ hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp hướng vào việc tìm ra các tri thức thơng
qua việc phân tích, tính tốn, thống kê trên dữ liệu kinh doanh phát sinh từ các nghiệp vụ
diễn ra hàng ngày. Trọng tâm của Hệ hỗ trợ ra quyết định là các phương pháp khai phá tri
thức từ dữ liệu. Các phương pháp khai phá tri thức từ dữ liệu của Hệ hỗ trợ ra quyết định
được xây dựng trên cơ sở của khoa học thống kê và khoa học máy tính. Trong đó, khoa học
máy tính cung cấp các nền tảng lý thuyết cũng như phương tiện để thu thập, tổ chức lưu trữ
và khai thác trên khối lượng dữ liệu lớn hoặc cực lớn. Bên cạnh đó, các phương pháp cịn

- 227


sử dụng sức mạnh tính tốn của máy tính để xây dựng các thuật tốn, chương trình thống
kê trên quần thể dữ liệu rất lớn, từ đó, mong đợi rằng kết quả thống kê sẽ mang tính chính
xác hơn. Một số thuật toán quan trọng trong Hệ hỗ trợ ra quyết định như thuật toán khai
phá luật kết hợp, thuật toán dựa trên mạng nơ-ron, giải thuật di truyền,...
Xét về khía cạnh tốn học, các phương pháp khai phá tri thức từ dữ liệu cũng có cấu
trúc tương tự các phương pháp lập mơ hình dự báo trong khoa học thống kê, như phương
pháp hồi qui chẳng hạn. Tuy nhiên, các phương pháp của khoa học thống kê thường thiên
vào việc xây dựng và kiểm định mơ hình hơn là tìm ra mơ hình. Nghĩa là, khi sử dụng
phương pháp, chun viên phân tích phải lựa chọn mơ hình phù hợp trước, sau đó sẽ đi tính
tốn các trọng số để xây dựng mơ hình. Cịn đối với một số phương pháp khai phá tri thức

đặc biệt, do tận dụng sức mạnh máy tính để có thể thử và sai trong nhiều trường hợp, nên
có thể tìm ra được các mơ hình mới, mà có thể ngay từ đầu chun viên phân tích khơng
biết hoặc khơng thể nghĩ đến.
Xét về khía cạnh tin học, một phương pháp khai phá tri thức từ dữ liệu thường được
xây dựng trên cơ sở của một thuật tốn heuristic, nghĩa là ln đưa máy tính tính tốn
hướng về trường hợp có thể cho kết quả tốt nhất (có xác suất thành cơng cao nhất). Thuật
toán lý tưởng nhất của phương pháp là vét cạn, tuy nhiên, cách thức này thường không thể
áp dụng trên những quần thể dữ liệu quá lớn. Lấy ví dụ trên một siêu thị kinh doanh 1000
mặt hàng khác nhau. Người lãnh đạo cần biết về tính phụ thuộc trong sản lượng tiêu thụ
giữa các mặt hàng để có thể điều phối chính sách nhập cũng như tồn trữ hàng trong kho.
Nếu chỉ xét trên 2 mặt hàng cụ thể, và chỉ xét trường hợp phụ thuộc tuyến tính, chuyên
viên phân tích có thể trả lời câu hỏi này dễ dàng bằng cách thành lập bảng số liệu khảo sát
sản lượng tiêu thụ của hai mặt hàng, theo từng ngày chẳng hạn, và tính hệ số tương quan
trên hai cột số liệu này. Nếu hệ số tương quan đủ lớn, chun viên phân tích có thể kết luận
rằng sản lượng tiêu thụ của hai mặt hàng này phụ thuộc tuyến tính với nhau, và từ đó, thành
lập mơ hình hồi quy tuyến tính như trong Hình 1. Tuy nhiên, với 1000 mặt hàng cần phải
khảo sát, chuyên viên cần phải sử dụng đến sức mạnh của máy tính. Phương pháp khai phá
tri thức theo lối vét cạn trong trường hợp này đơn giản sẽ là xét qua tất cả các cặp trong
1000 mặt hàng, và lần lượt tính hệ số tương quan cho từng cặp, chọn những cặp có hệ số
tương quan tốt để lập mơ hình hồi quy. Phương pháp này rõ ràng là không khả thi, do số
cặp phải xét là một tổ hợp 1000 chập 2. Phương pháp khai phá tri thức theo lối heuristic
sẽ đưa ra một tiêu chuẩn heuristic (như độ đo) nào đó để làm giảm đi số cặp phải xét, tuy
nhiên, chấp nhận rủi ro khi có những cặp nào đó khơng thỏa tiêu chuẩn nhưng vẫn có hệ
số tương quan tốt.
Một hệ hỗ trợ ra quyết định tiêu biểu thường có cấu trúc gồm ba thành phần.
– Thành phần quản lý dữ liệu chịu trách nhiệm cung cấp tất cả dữ liệu cần thiết cho
các giai đoạn vận hành của hệ hỗ trợ ra quyết định. Thành phần này có thể được triển
228 -

khai với một hoặc một nhóm chuyên viên phụ trách. Các chuyên viên phụ trách thành
phần này cần am hiểu kiến thức về các lĩnh vực Quản trị cơ sở dữ liệu, Nhà kho dữ
liệu cũng như có hiểu biết nhất định về các quy trình nghiệp vụ trong doanh nghiệp.
Thành phần này giao tiếp trực tiếp với Bộ phận quản trị cơ sở dữ liệu của doanh
nghiệp, có thể truy cập ở mức độ cho phép (có thể ở mức cấu trúc) toàn bộ dữ liệu
liên quan đến các hệ thống thông tin của doanh nghiệp. Thành phần quản lý dữ liệu
có thể được triển khai các cơng cụ thu thập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và tổ
chức theo mơ hình nhà kho dữ liệu hay các cơ sở dữ liệu quan hệ, để sẵn sàng cung
cấp dữ liệu cho các công cụ khai thác thông tin của hệ hỗ trợ ra quyết định.
– Thành phần phân tích qui trình chịu trách nhiệm xác định các tình huống cần hỗ trợ
ra quyết định và thành lập các bài tốn thơng tin. Đây được xem là thành phần quan
trọng nhất trong Hệ hỗ trợ ra quyết định. Các chuyên viên phụ trách thành phần này
phải am hiểu các qui trình nghiệp vụ, phân tích các quy trình, xác định nhu cầu thông
tin tại các giai đoạn cần ra quyết định, từ đó tư vấn và trao đổi với nhà quản trị về bài
tốn thơng tin sẽ được giải quyết. Về mặt tương tác trong hệ thống, thành phần phân
tích quy trình sẽ làm việc trực tiếp với nhà quản trị để tìm hiểu về những trường hợp
cần ra quyết định, đồng thời cũng có những sự thống nhất với thành phần quản lý dữ
liệu về cấu trúc dữ liệu sẽ cần dùng cho các bài tốn thơng tin.
– Thành phần cung cấp thông tin, hay thành phần khai phá tri thức, gồm các phương
pháp khai thác tri thức và thông tin được triển khai như là giải pháp cho các bài toán
đặt ra ở thành phần phân tích quy trình. Tùy theo loại hình bài tốn các công cụ khai
thác thông tin phù hợp sẽ được triển khai. Về mặt tương tác trong hệ thống, thành
phần cung cấp thông tin cần thể hiện sự hiệu quả của toàn bộ hệ thống một cách trực
tiếp đối với nhà quản trị. Sẽ là không thành công nếu một công cụ khai thác thơng tin
tuy có khả năng phân tích và khai thác luật rất hiệu quả nhưng lại có giao diện kém
thân thiện và không đủ dễ hiểu cho nhà quản trị. Ngồi ra, một cơng cụ khai thác
thơng tin sẽ thực sự tốt nếu được trang bị khả năng tự kiểm định các kết quả thông
tin khi được sử dụng vào các tình huống ra quyết định, từ đó, có thể tự điều chỉnh mơ
hình khai thác; cũng như khả năng mô phỏng các kết quả xảy ra ứng với các quyết
định giả định.

4. Vai trò của hệ hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh thông minh
Kinh doanh thông minh (BI) được xem là một trong các bộ giải pháp mang tính
chiến lược trong điều hành và phát triển hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Tùy
theo nhu cầu và kiến trúc của các ứng dụng quản lý sẵn có tại doanh nghiệp (enterprise
systems, hoặc phần mềm ERP), giải pháp BI có thể được triển khai như một cơng cụ tích

- 229


hợp vào hệ thống có sẵn hoặc một cơng cụ độc lập, hoặc triển khai trên nền tảng đám
mây (Caserio, 2011).
Về công nghệ nền tảng, một công cụ BI thường tích hợp cơng nghệ cũng như cơ sở lý
thuyết từ nhiều lĩnh vực: Nhà kho dữ liệu và các kỹ thuật khai phá dữ liệu, Thống kê mô tả
và Thống kê dự báo, Cơng nghệ tri thức và Trí tuệ nhân tạo, Các công cụ đo lường và lập
báo cáo, trực quan hóa dữ liệu,...
Về ngun lý hoạt động, cơng cụ BI chủ yếu dựa trên việc phân tích các dữ liệu kinh
doanh từ các hệ thống doanh nghiệp (hoặc ERP), từ đó xây dựng các báo cáo tích hợp và
tương tác, giúp cung cấp thông tin và hỗ trợ ra quyết định kịp thời cho nhà quản lý (Dedić
& Stanier, 2016). Mục đích của BI là hỗ trợ ra quyết định cho doanh nghiệp, do vậy BI
được xây dựng trên nền tảng của Hệ hỗ trợ ra quyết định.
Hệ hỗ trợ ra quyết định ngày nay càng được đặt ra như một nhu cầu cấp thiết của
doanh nghiệp trong bối cảnh bùng nổ của công nghệ thông tin và truyền thông, hạ tầng
Internet trở nên ngày càng mạnh mẽ hơn ở khắp các quốc gia, sự gia tăng theo cấp số mũ
của các thiết bị di động và các thiết bị IoT. Theo một nghiên cứu của SAP (2020), tồn cầu
hiện có xấp xỉ 9 tỷ người sử dụng di động. Một nghiên cứu khác của Accenture (2020) chỉ
ra rằng dự kiến trên tồn thế giới sẽ có 75 tỷ thiết bị di động có kết nối Internet vào năm
2025 và lên tới 212 tỷ vào cuối thập kỷ này. Từ sự bùng nổ này, những công nghệ mới đã
được thúc đẩy phát triển và ứng dụng ngày càng nhiều trong quản trị doanh nghiệp như
khai phá dữ liệu và dữ liệu lớn (Big data), trí tuệ nhân tạo, tự động hóa các qui trình kinh
doanh (Robotic Process Automation – RPA), thực tế ảo (Virtual Reality – VR) và thực tế

tăng cường (Augmented Reality – AR),…
Sự bùng nổ của công nghệ dẫn đến khối lượng dữ liệu được sinh ra ngày càng tăng
theo cấp số mũ. Một nghiên cứu của SAP (2020) cho thấy chỉ trong hai năm gần nhất, khối
lượng dữ liệu được tạo ra trên toàn thế giới đã chiếm tỷ lệ đến 90% của toàn bộ dữ liệu
trước đây. Có thể nói, những năm gần đây thực sự tạo nên một kỷ nguyên của dữ liệu. Từ
đó, vai trị của hệ hỗ trợ ra quyết định càng trở nên quan trọng trong việc xử lý khối dữ liệu
lớn phát sinh để biến dữ liệu thành sức mạnh tạo nên năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.
Ngày nay, với sự phát triển của lý thuyết hệ thống thông tin, hệ hỗ trợ ra quyết định trở
thành một thành phần trong các hệ thống thông tin quản lý. Khi doanh nghiệp triển khai hệ
hỗ trợ ra quyết định, nghĩa là doanh nghiệp đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo của cơng nghệ máy
tính để hỗ trợ cho hoạt động ra quyết định, từ đó doanh nghiệp có được chiến lược quản trị tốt,
chiến lược phù hợp để thúc đẩy sự phát triển của hoạt động kinh doanh, khi đó, ta nói doanh
nghiệp đã có một chiến lược kinh doanh thơng minh. Từ đó, hệ hỗ trợ ra quyết định được triển
khai trong hệ thống thông tin doanh nghiệp với tên gọi Business Intelligence như một phân
hệ trong các phân hệ của hệ thống phần mềm quản trị doanh nghiệp.
230 -


Năm 2009, Rud (2009) đã đưa ra một định nghĩa khá phù hợp để mô tả về bản chất
các thành phần của một hệ thống BI: BI là khái niệm nói về một kết hợp của các cơ sở lý
thuyết (theories), phương pháp (methodologies), kiến trúc (architectures) và công nghệ
(technologies) nhằm khai thác những thơng tin hữu ích từ dữ liệu thơ (raw data) phát sinh
trong q trình hoạt động của doanh nghiệp. Định nghĩa này cũng bao hàm các nhận xét:
(1) Hệ thống BI chính là một dạng thức của hệ hỗ trợ ra quyết định, trong đó vai trị của
hệ thống là phân tích, biểu diễn, và khai phá các thơng tin hữu ích từ dữ liệu nhằm
phục vụ cho việc ra quyết định trong các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp;
(2) Hệ thống BI khơng chỉ đóng vai trị hỗ trợ nhà quản trị ra quyết định trong những
trường hợp cụ thể, mà còn mở ra những góc nhìn mới cho nhà quản trị đối với hiện
trạng kinh doanh của doanh nghiệp từ quá khứ đến hiện tại và dự báo cho tương lai,
giúp nhà quản trị nhận biết thêm nhiều cơ hội mới, có khả năng nhận biết những điểm

thuận lợi cũng như bất lợi của doanh nghiệp trong bối cảnh thị trường cạnh tranh và
giúp nhà quản trị xây dựng một chiến lược năng động và hiệu quả cho doanh nghiệp
của mình;
(3) Hệ thống BI bao gồm nhiều chức năng nhằm thực hiện phân tích, khai phá và biểu
diễn các thơng tin hữu ích cho nhà quản trị: lập báo cáo, xử lý phân tích trực tuyến
OLAP, khai phá dữ liệu, phân tích dự báo (predictive analytics),…
Bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào kho dữ liệu, BI cung cấp
cho nhà quản trị cái nhìn tổng quan về doanh nghiệp, cung cấp khả năng tự tạo lập và phân
tích báo cáo. BI chuyển đổi dữ liệu thơ của doanh nghiệp thành các tri thức kinh doanh, gắn
kết với hoạt động kinh doanh của tổ chức. BI biến thông tin thành kiến thức, giúp cung cấp
thông tin cho nhà quản trị tại đúng thời điểm để hỗ trợ ra quyết định trong mọi tình huống
nghiệp vụ của doanh nghiệp (Xiaomei & Polytech, 2017). BI làm tăng khả năng kiểm sốt
thơng tin của doanh nghiệp một cách chính xác và hiệu quả, từ đó có thể phân tích, khai
phá tri thức giúp doanh nghiệp dự đoán về xu hướng của giá cả dịch vụ, hành vi khách
hàng, phát hiện khách hàng tiềm năng để đề ra các chiến lược kinh doanh phù hợp, nhằm
tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp và ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn
(Munoz, 2017).
6. Kết luận
Triển khai thành công hệ hỗ trợ ra quyết định giúp cho doanh nghiệp thuận lợi hơn
trong việc phân tích các dữ liệu kinh doanh từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn và kịp
thời, cũng như hỗ trợ nhà quản trị trong kiểm soát hoạt động và hoạch định chiến lược kinh
doanh. Tất cả điều này tạo nên một lợi thế cạnh tranh rất lớn cho doanh nghiệp trong bối

- 231


cảnh kỷ nguyên dữ liệu và sự bùng nổ của công nghệ thông tin và truyền thông. Hệ hỗ trợ
ra quyết định có thể được triển khai trong doanh nghiệp dưới hình thức của hệ thống kinh
doanh thơng minh (BI), như một hệ thống độc lập hoặc hoạt động tích hợp với hệ thống
quản lý dữ liệu tập trung, hệ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp,… Việc lựa chọn đúng

đắn một giải pháp hệ hỗ trợ ra quyết định phù hợp sẽ giúp cho doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt
động kinh doanh, cải thiện năng lực kiểm sốt, từ đó thúc đẩy sự phát triển và giúp doanh
nghiệp thực sự vươn lên một tầm cao mới.
Tài liệu tham khảo
Ahmad, I., Azhar, S., & Lukauskis, P. (2011). Development of a decision support system using data
warehousing to assist builders/developers in site selection. USA: Elsevier.
Caserio C. (2011). Relationships Between ERP and Business Intelligence: An Empirical Research
on Two Different Upgrade Approaches. Physica-Verlag HD.
Dedić, N., & Stanier. C. (2016). Measuring the Success of Changes to Existing Business Intelligence
Solutions to Improve Business Intelligence Reporting, Springer.
Munoz, J. M. (2017). Global Business Intelligence. New York: Routledge.
Olavsrud, T. (2020). Decision support systems: Sifting data for better business decisions. Retrieved
July 20, 2021, from />Power, D. J. (2016). A Brief History of Decision Support Systems. Retrieved July 20, 2021, from
/>Rausch, P., Sheta, A., & Ayesh, A. (2013). Business Intelligence and Performance Management:
Theory, Systems, and Industrial Applications, U.K.: Springer Verlag.
Rud, O. (2009). Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business
in the Global Economy. USA: Wiley.
Sauter, V. L. (2011). Decision Support Systems for Business Intelligence. USA: Wiley.
Xiaomei, W., & Polytech, .H. (2017). The Research of Enterprise Decision Support System Based
on Data Mining, E-Product E-Service and E-Entertainment (ICEEE).

232 -